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全卷积神经网络图像语义分割方法综述
文献摘要：
图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩.通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结.将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法进行阐述.同时归纳了常用的公共数据集和性能的评价指标,并对常用数据集上的实验进行分析总结,对全卷积神经网络未来可能的研究方向进行展望.
文献关键词：
图像语义分割;计算机视觉;全卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张鑫;姚庆安;赵健;金镇君;冯云丛
作者机构：
长春工业大学 计算机科学与工程学院,长春 130102
文献出处：
引用格式：
[1]张鑫;姚庆安;赵健;金镇君;冯云丛-.全卷积神经网络图像语义分割方法综述)[J].计算机工程与应用,2022(08):45-57
A类：
B类：
全卷积神经网络,网络图像,图像语义分割,分割方法,方法综述,计算机视觉,热点研究,研究课题,照应,RGBD,公共数据,未来可能
AB值：
0.148904
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